comprendre les causes de la volatilité des prix alimentaires et atténuer leurs conséquences

Comprendre les causes de la volatilité des prix

alimentaires et atténuer leurs conséquences

Maximo [email protected]

Briefing de Bruxelles sur le développement n°25 Volatilité des prix alimentaires: Implications pour les pays ACP

Bruxelles, 30 novembre 2011

QUATRE crises

Crise alimentaire au ralenti : - Toujours pas de progrès probant

Crise financière persistante :− "Ce n'est pas une relance.", Paul Krugman,

28/8/2010 NYT Crises des carburants latentes : montée

et chute des prix pétroliers (variabilité), impact de l'alimentation pour le carburant

Changement climatique éminent ! Plus de pression sur la variabilité des prix

Évolution des prix

Source : FAO (Organisation pour l’alimentation et l’agriculture des Nations unies). 2011. Base de données internationale des prix des produits. Voir www.fao.org/es/esc/prices/PricesServlet.jsp?lang=fr. Maïs = E-U N.2, jaune, Golfe des E-U ; Blé = E-U N.2, Hard Red Winter prot. normale, E-U f.o.b. Golfe ; Riz = brisures de riz blanc thaïlandais, A1 Super, f.o.b Bangkok ; Beurre = Océanie, prix indicatif d'exportation, f.o.b. ; et lait = lait entier en poudre, Océanie, prix indicatif d'exportation, f.o.b.

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200

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US$

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ric to

n

Maize

Wheat

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Indi

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.o.b

ButterMilk

Évolution historique des prix du maïs

Ratio stock-utilisation - Maïs

Page

5Source : FAO, Perpectives alimentaires, plusieurs années.

Source : FAO, Perpectives alimentaires, plusieurs années.

0

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10

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/12

Mundo Mundo Excluyendo China

Ratio stock-utilisation - Céréales

Principaux facteurs d'augmentation des prix des produits agricoles et de leur

volatilité

Forte concentration d'exportations

Page

8

Proportion de la production de maïs pour les biocarburants aux États-

Unis, 1995-2010

Source : Données de l'Earth Policy Institute (2011).

Effets du changement climatique sur les récoltes de maïs

Source : Hadley GCM, SRES Scénario A2aRésultats de février 2009

Production mondiale = -16 %

Effets du changement climatique

Réponses secondaires : Illustration sur le marché du blé : effets sur les prix mondiaux des politiques

commerciales pour les pays sélectionnés

0% 5% 10% 15% 20% 25%

Exogenous demand increase [initial perturbation]

Effects of increases in export taxes to mitigate the shock on domestic prices

Effects of decrease in import du-ties to mitigate the shock on domestic prices

Interaction effects between import and export restrictions

Policy Effects

“Natural” Shock

Source : Bouet et Laborde, 2009. Simulations MIRAGE

Illustration sur le marché du blé : effets sur les revenus réels des politiques commerciales pour les

pays sélectionnés

Argentina

Egypt

-0.40% -0.30% -0.20% -0.10% 0.00% 0.10% 0.20% 0.30% 0.40%

Exogenous demand increase [initial perturbation]Effects of increases in export taxes to mitigate the shock on domes-tic pricesEffects of decrease in import duties to mitigate the shock on domes-tic pricesInteraction effects between import and export restrictions

Choc "naturel"

Choc "naturel"

Source : Bouet et Laborde, 2009. Simulations MIRAGE

L'évolution des politiques commerciales a grandement contribué à l'augmentation des prix mondiaux des cultures de base lors des flambées des prix de 1974 et de 2008 [Martin et Anderson (2010)]

En 2007-2008, les politiques d'isolement expliquent presque 40 % de l'augmentation du marché mondial du riz [Martin et Anderson (2010)].

Les simulations basées sur le modèle MIRAGE ont montré que cela explique environ 30 % de l'augmentation des prix des céréales de base.

• Une augmentation des taxes à l'exportation dans un grand pays agricole entraînera les prix mondiaux à la hausse (via une réduction de l'offre mondiale) et aura un effet négatif sur les petits pays importateurs nets de nourriture : problème !

• Mais la réduction des taxes à l'importation a exactement le même effet : augmenter les prix mondiaux via une augmentation de la demande sur les marchés mondiaux. Mais cette politique libérale ne sera pas critiquée !

• L'augmentation des taxes à l'exportation dans les grands pays exportateurs de nourriture et la réduction des taxes à l'importation dans les grands pays importateurs sont une véritable catastrophe pour les petits pays importateurs de nourriture.

Interdiction et restrictions des exportations

Augmentation des activités financières sur les marchés de

marchandises à terme

• Le volume des fonds indiciels a augmenté de 2 300 % entre 2003 et 2008.

• Aujourd'hui, seuls 2 % des contrats de marchandises à terme débouchent sur la livraison réelle de biens.

• Ainsi, le volume de maïs échangé (contrats initiaux) est de plus du triple de la production mondiale de blé !

Augmentation des activités financières sur les marchés de

marchandises à terme

Mouvements des prix au comptant et à terme

Source : Hernandez & Torero (2009)

Tests de causalité de Granger

• Les tests de causalité de Granger ont été effectués pour évaluer formellement la relation dynamique entre les marchés au comptant et à terme.

• Le modèle de régression suivant devrait évaluer si le retour sur le marché au comptant (RS) au moment t est lié aux retours passés sur le marché à terme (RF), selon les retours au comptant passés.

où H0 : (RF ne cause pas RS au niveau de Granger).

• À l'inverse, RFt est la variable dépendante pour évaluer l'hypothèse nulle que les retours au comptant (RS) ne causent pas des retours à terme au niveau de Granger (RF).

• Des tests similaires sont effectués afin d'examiner les liens de causalité dans la volatilité des retours au comptant et à terme.


Test de causalité linéraire sur les retours

# délais H0 : Les retours à terme ne H0 : Les retours au comptant necausent pas les retours au comptant au niveau de

Granger causent pas les retours à terme au niveau de Granger Maïs Blé dur Blé tendre Soja Maïs Blé dur Blé tendre Soja1 167.47*** 263.03*** 169.85*** 15.44*** 6.10*** 2.20 0.40 0.552 116.20*** 186.92*** 106.61*** 21.24*** 2.09 0.02 0.01 0.473 77.58*** 135.27*** 75.33*** 20.74*** 2.24* 0.11 0.27 1.754 58.56*** 100.84*** 57.92*** 16.93*** 2.08* 0.97 1.50 1.415 48.65*** 79.91*** 46.38*** 14.57*** 1.66 1.32 1.59 1.286 40.63*** 65.92*** 38.36*** 12.41*** 1.59 1.21 1.64 1.067 34.76*** 56.21*** 32.90*** 11.51*** 2.12** 1.45 1.76* 0.968 30.95*** 49.91*** 29.37*** 10.35*** 1.97** 1.21 1.46 1.069 27.62*** 44.64*** 26.09*** 9.38*** 1.58 1.10 1.25 1.04

10 24.80*** 40.89*** 23.44*** 9.05*** 1.45 1.21 1.21 1.03*10%, **5%, ***1% d'importance. Report de la statistique FNote : Le critère d'information bayésien de Schwartz (CBS) suggère des structures de délai de 2, 3, 2 et 3 pour le maïs, le blé dur, le blé tendreet le soja, respectivement. Le critère d'information d'Akaike (CIA) suggère des structures de délai de 8, 3, 4 et 5 respectivementPériode d'analyse : de janvier 1994 à juillet 2009 pour le maïs et le osja, et de janvier 1998 à juillet 2009 pour le blé dur et tendre.

Test de causalité de Granger sur les retours hebdomadaires sur les marchés au comptant et à terme, 1994-2009

Il semble que les prix à terme causent les prix au comptant au niveau de Granger.


Périodes de variabilité excessive des prix alimentaires pour le blé dur

Mesure de la variabilité excessive des prix alimentaires

• Le modèle NEXQ (Nonparametric Extreme Quantile) est utilisé pour identifier les périodes de volatilité excessive.

• NEXQ est un outil développé par l'IFPRI pour analyser l'évolution dynamique des retours dans le temps en combinaison avec la théorie de la valeur extrême pour identifier les valeurs extrêmes des retours et ensuite estimer les périodes de volatilité excessive.

• De plus amples informations sur le modèle sont disponibles sur : www.foodsecurityportal.org/excessive-food-price-variability-early-warning-system-launchedet dans Martins-Filho, Torero et Yao 2010).

http://www.foodsecurityportal.org/excessive-food-price-variability-early-warning-system-launched

http://www.foodsecurityportal.org/excessive-food-price-variability-early-warning-system-launched

Pourquoi une volatilité excessive est-elle préoccupante ?

Source : Martins-Filho, & Torero (2010)

Source : Martins-Filho, & Torero (2010)

Pourquoi une volatilité excessive est-elle préoccupante ?

Options proposées

(1) RE = réserve d'urgence, Von Braun & Torero (2009 a,b) (2) RCCI= réserves de céréales coordonnées au niveau international, Linn (2008) (3) RR = réserves régionales dans le cadre d'ASEAN (4) RN = réserves nationales, avec des coûts relatifs importants au niveau national, des distorsions importantes et peu d'effet sur la volatilité étant donné l'effet faible sur les marchés internationaux.(5) RV= réserves virtuelles, Von Braun & Torero (2009) (6) DDUIA=diversion de l'utilisation industrielle et d'aliments pour animaux, Wright 2009 (7) IE+AAI= Meilleures informations sur l'entreposage et Agence alimentaire internationale (Wright 2009) (8) AIAC= accord international sur l'apurement des céréales, Sarris (2009) (9) FIFF= infrastructure de financement des importations alimentaires, Sarris (2009). (10) MAP= mécanisme d'alerte précoce (11) FC= Facilitation du commerce - Wright (2009) et Lin (2008)

• Détermination de réserves optimales, avec des implications politiques, Il peut être extrêmement difficile de prévoir l'offre et la demande, ainsi que

les lacunes potentielles du marché.Les réserves dépendent d'une gouvernance transparente et responsable.

• Niveau de coûts/pertesLes réserves coûtent de l'argent et doivent faire l'objet d'une rotation

régulière.Les pays qui ont besoin de plus de réserves sont généralement les moins

capables de supporter ces coûts et de contrôler leur entretien.Le secteur privé est mieux financé, mieux informé et politiquement

puissant, ce qui le met dans une position bien meilleure pour être compétitif.

• Incertitudes suscitées par les réserves stratégiques sur le marché. Les réserves bouleversent les marchés et une mauvaise gestion et la

corruption peuvent aggraver la famine au lieu de résoudre les problèmes.

Option 1 : enjeux des réserves physiques

Devons-nous réformer les échanges de produits en :

• limitant le volume de spéculation liée à la couverture via la règlementation ;

• rendant obligatoire l'exécution des contrats ou de portions des contrats ; et/ou

• imposant des exigences supplémentaires en matière de dépôt de capital sur les transactions à terme.

Réponse : Plusieurs conditions doivent être remplies :

Problème 1 : Règlementation non obligatoire - déclencheurs non activés et pas d'incitants clairs

Problème 2 : Liens entre les marchés

Option 2 : Réglementation des échanges de produits à terme

Méthodologie : Nous utilisons trois modèles MGARCH : les relations entre les marchés sont représentées par une matrice de variance conditionnelle H, dont la spécification peut générer un compromis entre flexibilité et parcimonie. Trois spécifications sont utilisées pour vérifier la robustesse :

• Les modèles T-BEKK complets (BEKK pour Baba, Engle, Kraft et Kroner), sont flexibles mais nécessitent de nombreux paramètres pour plus de quatre séries.

• Les modèles diagonaux T-BEKK sont beaucoup plus parcimonieux mais très restrictifs pour les dynamiques croisées.

• Les modèles de corrélation conditionnelle constante (CCC) permettent à leur tour de spécifier séparément les variances et les corrélations en imposant une corrélation fixe dans le temps à travers les marchés.

Données : • Dans le cas du maïs, nous examinons l'interdépendance du marché et la transmission de volatilité

entre les États-Unis (CBOT), l'Europe (France) (MARIF) et la Chine (Dalian-DCE) ; • Pour le blé, entre les États-Unis, l'Europe (Londres) (LIFFE) et la Chine (Zhengzhou-ZCE) ; et pour le

soja, entre les États-Unis, la Chine (DCE) et le Japon (Toyo-TGE). • Nous nous focalisons sur les contrats à terme proches sur chaque marché et tenons compte de

l'impact potentiel des taux de change sur les retours à terme et de la différence d'horaires entre les marchés.

Source : Hernandez, Ibarra et Trupkin (2011)


• Les résultats montrent que les corrélations entre les marchés sont positives et clairement importantes pour les trois produits agricoles, ce qui suppose une transmission de la volatilité entre les marchés.

• En général, nous observons que l'interaction entre les États-Unis (CBOT) et le reste des marchés envisagés (Europe et Asie) est plus importante par rapport à l'interaction au sein de ces derniers.

• En particulier, les résultats montrent que l'interaction entre le CBOT et les marchés européens est la plus importante sur les marchés envisagés pour le maïs et le blé. De même, les résultats indiquent que le marché du blé chinois est à peine connecté aux autres marchés.

• Cependant, pour le soja, la Chine est étroitement associée aux autres marchés, en particulier le CBOT.

Source : Hernandez, Ibarra et Trupkin (2011)


Meilleure information sur les réserves pour les produits de base.

Systèmes d'alerte précoce des prix Amélioration des modèles et de la

prévision des prix et de leur volatilité Comprendre la transmission des prix aux

consommateurs et aux producteurs

Option 3 : AMIS

New York Times "No Wheat Shortage, but Prices May Rise"

Financial TimesRussia grain export ban sparks price fearsPublication : 5 août 2010 10:50

Voice of America "Wheat Prices Soar after Russia Bans Exports"

WSJWheat Prices Hit 2-Year Highs Following Russian Ban Aug 5, 2010

Economic Times (India) "Russian Crisis Won’t Impact Global Wheat Supplies, Prices"

The Diane Rehm Show (USA) "World Wheat Supplies"

Radio France Internationale, English to Africa service "Russia Wheat Ban Raises Food Security Fears"

Radio France Internationale, Latin America Service

Asia Sentinel "Is Another Food Crisis Coming?"

BBC World News America "From Farmers to Bakers: What the Wheat Shortfall Means“

Financial TimesProspect of Russian grain imports lifts wheat Publication : 19 août 20

BloombergWheat Prices Jump Most in Week as Argentina, Russia Crops Hurt by Drought

Importance de l'information

Prix du blé CBOT

Source : Conseil des perspectives agricoles mondiales (12 août 2010)

Réserves mondiales de blé

Juin 2010

187,1 millions MT

Août 2010

174,8 millions MT

2007-2008

124,9 millions MT

12.3 millions MT

49.9 millions MT

Prix du blé CBOT - Modèle IFPRI de détection des pics anormaux

Début de la sécheresse en

Russie+

Sauterelles en Australie

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

12/1

0/20

01

5/7/

2002

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3

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6

2/14

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7

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9/16

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8

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2009

7/2/

2009

11/2

3/20

09

4/20

/201

0

Realized Return

95th percentile

Source : Martins-Filho & Torero (2010)

1Politiques visant les facteurs de pics de

prix et de volatilité des prix alimentaires

Révision des politiques sur les biocarburants (en particulier les mandats et la réduction ou l'élimination des subventions)

Règlementation des activités financières sur les marchés alimentaires

Adaptation et atténuation d'événements climatiques extrêmes et du changement climatique

Investissement dans la recherche et le développement agricoles afin d'améliorer le portefeuille mondial de pays exportateurs

2Politiques visant les caractéristiques sur le

marché mondial affectant la volatilité et les pics de prix

Équilibre entre structures du marché mondial d'exportations via la promotion d'une croissance agricole en faveur des pauvres

Développement de réserves alimentaires mondiales et régionales

Collecte et partage d'information sur les marchés alimentaires

3Politiques d'aide aux ménages

Systèmes nationaux de protection sociale Amélioration de la préparation d'urgence Investissement dans les petites

exploitations et une agriculture durable et adaptée au climat

Stimuler et soutenir les opportunités de revenus non agricoles dans les zones rurales et améliorer la subsistance des pauvres des zones urbaines

Renforcer la fourniture de services de base à tous les niveaux

www.foodsecurityportal.org

Merci

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